（openCV 十）ML

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 训练的点数
train_pts = 30# 创建测试的数据点，2类
# 以(-1.5, -1.5)为中心
rand1 = np.ones((train_pts,2)) * (-2) + np.random.rand(train_pts, 2)
print('rand1：')
print(rand1)# 以(1.5, 1.5)为中心
rand2 = np.ones((train_pts,2)) + np.random.rand(train_pts, 2)
print('rand2:')
print(rand2)# 合并随机点，得到训练数据
train_data = np.vstack((rand1, rand2))
train_data = np.array(train_data, dtype='float32')
train_label = np.vstack( (np.zeros((train_pts,1), dtype='int32'), np.ones((train_pts,1), dtype='int32')))# 显示训练数据
plt.figure(1)
plt.plot(rand1[:,0], rand1[:,1], 'go')
plt.plot(rand2[:,0], rand2[:,1], 'ro')
plt.show()# 创建分类器
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)  # SVM类型
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) # 使用线性核
svm.setC(1.0)# 训练
ret = svm.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_label)# 测试数据，20个点[-2,2]
pt = np.array(np.random.rand(20,2) * 4 - 2, dtype='float32')
(ret, res) = svm.predict(pt)
print("res = ")
print(res)print("ret = ")
print(ret)# 按label进行分类显示
plt.figure(2)
res = np.hstack((res, res))# 第一类
type_data = pt[res < 0.5]
print('type_data<0.5')
print(type_data)
#type_data = np.reshape(type_data, (type_data.shape[0] / 2, 2))
#plt.plot(type_data[:,0], type_data[:,1], 'o')
row=type_data.shape[0]//2
print('row=')
print(row)
type_data = np.reshape(type_data,(row, 2))
plt.plot(type_data[:,0], type_data[:,1], 'ro')# 第二类
type_data = pt[res >= 0.5]
print('type_data>0.5')
print(type_data)
row=type_data.shape[0]//2
type_data = np.reshape(type_data, (row, 2))
plt.plot(type_data[:,0], type_data[:,1], 'bo')plt.show()cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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